本文小编为大家详细介绍“python中Roberts算子指的是什么”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“python中Roberts算子指的是什么”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
网站建设哪家好，找创新互联建站！专注于网页设计、网站建设、微信开发、微信小程序开发、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了龙马潭免费建站欢迎大家使用！
说明
1、Roberts算子又称罗伯茨算子，是最简单的算子，是利用局部差分算子寻找边缘的算子。
用相邻两象素在对角线方向的差异来检测相似梯度幅值的边缘。垂直边缘的检测效果优于斜边缘，定位精度高，噪音敏感。
2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。
该函数的主要功能是通过卷积核实图像的卷积运算：
def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType=None)
实例
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv.imread('data.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 灰度化处理图像
grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Roberts 算子
kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dtype=int)
kernely = np.array([[0, -1], [1, 0]], dtype=int)
x = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernelx)
y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely)
# 转 uint8 ,图像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 显示图形
titles = ['原始图像', 'Roberts算子']
images = [rgb_img, Roberts]
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()读到这里，这篇“python中Roberts算子指的是什么”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
